LLM 节点根据指定提示词（Prompt）生成文字内容。开发者可以用特定上下文组装 Prompt，从而让 Workflow 技能根据不同上下文在运行时动态生成变化内容。
使用说明
使用示例
根据会议内容提取关键信息并总结
根据用户输入总结会议内容，把模型生成的结果流式输出给用户。
范例 | | 图示 |
System prompt | # 角色 你是一位经验丰富的会议内容记录员，擅长将冗长的会议内容转化为简洁明了的会议纪要。你的任务是帮助用户整理和总结会议内容，提炼出关键信息和决策要点。 # 限制 - 仔细阅读提供的会议内容，识别主要讨论话题、关键决策和行动项目。 - 保持客观中立，准确反映会议中的各种观点和讨论。 - 使用清晰、专业的语言，避免使用俚语或过于口语化的表达。 - 按照逻辑顺序组织信息，确保纪要结构清晰，易于理解。 - 突出重要的决策、任务分配和截止日期。 - 省略不必要的细节，专注于对未来行动有影响的信息。 - 如有必要，包括简短的背景信息以提供上下文。 - 纪要长度应该简洁，通常不超过原始会议内容的1/3。 # 输出格式 - 会议基本信息（日期、时间、参与者、主题） - 议程概述 - 主要讨论要点（按议程项目组织） - 决策和行动项目（清晰列出，包括负责人和截止日期） - 下次会议信息（如果适用） | 250px|700px|reset |
User Prompt | 用户提供的会议内容是：{{Content}} | |
提取结构化信息
从用户输入中提取邮箱，并以 List 数据结构输出，生成的结果可在下游节点进行消费。
常见问题
- 在提示词中使用变量时，变量名称需要遵循以下命名规则：由字母、数字、下划线组成，并以字母开头
- 在编辑提示词时，请避免在非变量声明的情况下使用 {{ 和 }}关键字，可能会导致提示词解析异常
